Cookies op Tweakers

Tweakers is onderdeel van DPG Media en maakt gebruik van cookies, JavaScript en vergelijkbare technologie om je onder andere een optimale gebruikerservaring te bieden. Ook kan Tweakers hierdoor het gedrag van bezoekers vastleggen en analyseren. Door gebruik te maken van deze website, of door op 'Cookies accepteren' te klikken, geef je toestemming voor het gebruik van cookies. Wil je meer informatie over cookies en hoe ze worden gebruikt? Bekijk dan ons cookiebeleid.

Meer informatie
Advertorial

Door Tweakers Partners

Mark Thienpont (delaware): “ML begint soms met een idee op een bierviltje”

08-02-2021 • 08:00

3 Linkedin

Met Azure Databricks en Azure Machine Learning biedt delaware een herkenbare en schaalbare werkomgeving voor het trainen en deployen van machinelearning-modellen. Mark Thienpont, Lead Expert Data Science bij het bedrijf, zal tijdens de Tweakers Digital Meet-up AI op 11 februari deze toepassingen aan de hand van praktijkvoorbeelden demonstreren.

Het potentieel van AI voor industriële bedrijven is enorm. Mark ziet er nieuwe manieren mee ontstaan om bedrijfsprocessen te transformeren. “Vergelijk het met de assemblagelijn die in 1913 de autofabricage veranderde. AI en machinelearning hebben nu, meer dan een eeuw later, de potentie om hetzelfde voor vrijwel elke industrie te doen. Dat geldt voor grote bedrijven, maar ook voor het mkb.”

delaware.ai

Niet het verzamelen van (big) data op zich is het nieuwe goud, maar eerder de inzichten die het oplevert, en nog meer de mogelijkheid om de geoogste inzichten automatisch te embedden in intelligente processen. Delaware.ai ontstond ruim vier jaar geleden en levert diensten om productieprocessen te verbeteren. “Binnen deze groep van experts leggen we de focus op drie pijlers: computervisie, natural language en datamining. Hierbij moeten we bijvoorbeeld de bepalende factoren vinden voor productkwaliteit en manieren om deze beter te beheersen.”

“Al die data die door de machines gaan, de sensor- en telemetriegegevens, zitten in een zogenaamde historian database”, verklaart Mark. “Deze data worden veelal enkel gebruikt om op zeer korte termijn de processen op te kunnen volgen. Ze kunnen bijvoorbeeld laten zien of de vorige dag of ’s nachts sprake is geweest van productie-uitval, maar verdere context ontbreekt, en van algoritmes is al helemaal geen sprake. Wat wij voorstellen, is het offloaden van de productiedata, het opbouwen van historiek en het samenbrengen met andere bedrijfsdata over de jaren heen. Daardoor slagen we er veelal in om te achterhalen wat de oorzaak is van een probleem in het productieproces. En nog belangrijker, om met een aangegeven betrouwbaarheid te voorspellen op welk moment en waar er zich een probleem gaat voordoen.”

DEL20-project

Samen met klanten experimenteert delaware graag met ML. Sommige inzichten zijn afkomstig uit het experimentele ‘DEL20’-initiatief dat het bedrijf aanging met twintig van zijn meest innovatieve klanten in België. Het project is genoemd naar de BEL20, de Belgische variant van de Nederlandse AEX. “Deze bedrijven hebben we in één groep verenigd. Zij mogen onderling stemmen op elkaars use cases, waarna we de vijf interessantste zijn gaan uitvoeren. Het blijkt een leuke manier van samenwerken: wij krijgen nieuwe ideeën en de klant kan een use case uitwerken zonder dat het hem iets kost.”

Een van de uitkomsten van het experiment is een project bij een klant in de textielnijverheid. Met productielocaties op verschillende plaatsen in de wereld had het bedrijf te maken met veel productie-uitval. “Daar wilden ze iets aan doen. Het idee dat we samen met hen uitwerkten, is subliem in zijn eenvoud. In een normaal productieproces houdt één operator ongeveer tien machines in de gaten. Maar door op basis van historische data aan het begin van elke shift aan te geven op welke drie machines hij echt moet letten, is de productie-uitval gereduceerd met dertig procent. Dit is gerealiseerd middels inzichten uit big data, verwerkt met ML in de cloud en weer teruggeïnjecteerd in het IT-landschap.”

Azure Machine Learning

In zijn talk tijdens de Tweakers Meet-up AI zal Mark ingaan op procesoptimalisatie en toepassingen voor predictive maintenance demonstreren. “We laten een werkende technische setup zien die gebruikmaakt van cloud computing voor goedkope opslag met Azure IoT en Azure Data Lake. De flexibele rekenkracht voor datapreparatie, -verwerking en AI/ML-modeltraining komt van Azure Databricks. Ook bespreken we een edgecomputing-setup met gecombineerde Azure- en on-premise resources om 24/7 intelligente operationele uitvoering mogelijk te maken."

Een van de voordelen van het werken met Databricks is dat het heel gemakkelijk is om hiermee te parallelliseren (distributed computing), meent Mark. “Databricks is gebouwd om berekeningen parallel uit te voeren, maar als startpunt mag je evengoed gebruikmaken van de alom bekende Pandas Libraries die puur single-threaded zijn. Het opschalen van een Databricks-cluster (meer parallelle nodes of een andere configuratie naar cpu’s of geheugen, red.) is heel eenvoudig en snel uit te voeren, per default door de ontwikkelaar zelf. En de kosten worden berekend op basis van het aantal minuten dat de cluster actief is, wat bijzonder prijscompetitief blijkt te zijn.”

Containers en edgecomputing

Het injecteren van modellen in operationele systemen van de klant kan op verschillende manieren. “Het kan middels een Azure Docker-instance via een webservice, eventueel ondersteund door een Kubernetes-cluster voor gevallen die een robuustere opstelling vragen. Deze webservice berekent de voorspellingen op basis van het ML-model.”

Vervolgens is er nog een derde mogelijkheid, die Mark zal demonstreren, met een oplossing met edgecomputing. “Ik zal een edgecomputing-setup laten zien met gecombineerde Azure- en on-premise resources om 24/7 intelligente operationele uitvoering mogelijk te maken. Daarbij ga je dus containers inpluggen op een machine die gegarandeerd continu bereikbaar is op de productievloer.”

De voorbeelden laten de diversiteit in ML-oplossingen zien. “Soms komen mensen met een idee voor een use case en schrijven we het bij wijze van spreken uit op een bierviltje. Soms is dat al voldoende als startpunt van een optimalisatieproject, maar als je spreekt over constante monitoring en ML ingebed in je IT-processen, heb je het over het voortdurend verbeteren van je operational excellence. En dat is iets waar wij naar streven met ML.”

Meer weten over ML en benieuwd naar de projecten van delaware met Azure Databricks en Azure Machine Learning? Schrijf je dan nu in voor de Tweakers Digital Meet-up AI op 11 februari. Reserveer je plek hier.

Dit artikel is geen redactioneel artikel, maar een advertorial en tot stand gekomen dankzij delaware en Tweakers Partners. Dit is de afdeling binnen Tweakers die verantwoordelijk is voor commerciële samenwerkingen, winacties en Tweakers-events zoals Meet-ups, Developers Summit, Testfest en meer. Kijk hier voor een overzicht van alle acties en events. Mocht je ideeën met ons willen delen over deze vorm van adverteren, dan horen wij dat graag. Hierover kun je met ons in gesprek via [Discussie] Reclame algemeen].

Wat vind je van dit artikel?

Geef je mening in het Geachte Redactie-forum.

Reacties (3)

Wijzig sortering
Klinkt best interessant, heb mezelf aangemeld voor de digitale meetup! Momenteel weer een studie Geoinformation Science opgepakt en hier toch eigenlijk voornamelijk de statistics/data science/machine learning kan aan het op gaan! Super tof allemaal!
De beste ideeën komen soms op café ... de specs worden dan op een bierkaartje neergekribbeld.
Lang lang geleden... toen mijn carriere begon... deelden Mark en mezelf hetzelfde verdiep :-)

Op dit item kan niet meer gereageerd worden.


Apple iPhone 12 Microsoft Xbox Series X LG CX Google Pixel 5 Sony XH90 / XH92 Samsung Galaxy S21 5G Sony PlayStation 5 Nintendo Switch Lite

Tweakers vormt samen met Hardware Info, AutoTrack, Gaspedaal.nl, Nationale Vacaturebank, Intermediair en Independer DPG Online Services B.V.
Alle rechten voorbehouden © 1998 - 2021 Hosting door True